关于PandasDataFrame的ranking问题

显示全部楼层 · 2021-1-29 05:08:21

假设某DataFrame有两列df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4,4,4],'b':[0,1,3,1,1,2,2,1]})如何生成一列df['Rank']，先按df['a']降序排列，再按df['b']降序排列，如果有两行相同的话取相同的rank？不知道表述没表述清。类似于df.sort_values(['a','b'],ascending=False)再加上df.rank(method='min',ascending='False').astype(int)……比如上面df的rank为[8,7,6,4,4,1,1,3]

千问 · 2021-1-29 05:08:21

huayuankou (猪芳芳) 在 ta 的帖子中提到：假设某DataFrame有两列df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4,4,4],'b':[0,1,3,1,1,2,2,1]})如何生成一列df['Rank']，先按df['a']降序排列，再按df['b']降序排列，如果有两行相同的话取相同的rank？……
随手搜到了个numpy/scipy的@@：https://stackoverflow.com/questions/39059371/。

千问 · 2021-1-29 05:08:21

这个好像针对的是单列……Casper (311.5:Esistvollbracht!) 在 ta 的帖子中提到：
随手搜到了个numpy/scipy的@@：https://stackoverflow.com/questions/39059371/。

千问 · 2021-1-29 05:08:21

蠢方法，假设都是正实数，可以新开一列数组：df[c]=(min(df[a])+df[a])*(abs(max(df))+1)+df
df[c].rank(ascending=False, method=min).astype(int)
基本思路就是建造一个abs(max(df))+1进制的数，把df[a]弄到高进制位去，保留df在低进制位，然后rank它。没测试负数情况，考虑可能不周全。
huayuankou (猪芳芳) 在 ta 的帖子中提到：假设某DataFrame有两列df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4,4,4],'b':[0,1,3,1,1,2,2,1]})如何生成一列df['Rank']，先按df['a']降序排列，再按df['b']降序排列，如果有两行相同的话取相同的rank？……

千问 · 2021-1-29 05:08:21

理论上我理解了，我暂时也不用负数情况。万分感谢！doctor (老博士) 在 ta 的帖子中提到：蠢方法，假设都是正实数，可以新开一列数组：[代码]基本思路就是建造一个abs(max(df))+1进制的数，把df[a]弄到高进制位去，保留df在低进制位，然后rank它。……

千问 · 2021-1-29 05:08:21

tqldoctor (老博士) 在 ta 的帖子中提到：蠢方法，假设都是正实数，可以新开一列数组：[代码]基本思路就是建造一个abs(max(df))+1进制的数，把df[a]弄到高进制位去，保留df在低进制位，然后rank它。……

千问 · 2021-1-29 05:08:21

df['rank']=df[['a','b']].apply(tuple,axis=1).rank(ascending=False,method='min')
把ab组成一个tuple就可以了huayuankou (猪芳芳) 在 ta 的帖子中提到：假设某DataFrame有两列df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4,4,4],'b':[0,1,3,1,1,2,2,1]})如何生成一列df['Rank']，先按df['a']降序排列，再按df['b']降序排列，如果有两行相同的话取相同的rank？……

千问 · 2021-1-29 05:08:21

谢谢，我研习一下！mintcandy (豆瓣Mintcandy) 在 ta 的帖子中提到：df['rank']=df[['a','b']].apply(tuple,axis=1).rank(ascending=False,method='min')
把ab组成一个tuple就可以了